メタトレーダー5でのシンボルとデータフィード - ページ 5

[Georgiy Merts]

個人的には、GAの既存の機能で十分なのです。独自の評価関数を設定することで、確かに、あらゆる検索の能力を発揮することができます。

Zaskok さん、もう少し具体的に教えてください。MT5の標準GAにはどのような問題がありますか？

また、どのようなヒューリスティックな手法があればいいでしょうか？

[削除済み]

Renat:

5670億回......100ms単位でカウントしても、560億秒。

648,000日（1,775年）待つのか、それとも遺伝子を変えるというアドバイスを受けるのか、本当に大丈夫ですか？遺伝子を使えば、2万回のパスで撃ち落とされ、幸せになれるのです。

子供のようにリモートエージェントを積んでいくことになるのです:-)

[削除済み]

Laryx:

Zaskok さん、もう少し具体的に教えてください。MT5の標準GAにはどのような問題がありますか？

GAが○回選択すると強制的にONになるのが嫌だ。

私の選択肢をすべてクリアするほどのリソースはない、と誰が決めたのでしょう？

[Vladimir Suslov]

zaskok:

関数 Z = cos(1.5*x)*cos(1.5*x) + sin(2.25*y) + cos(3*x*y); X と Y は -3 から +3 である。

MT5でその最大値を見つける方法も気になるところです。

方法としては、アイデアはhubraの記事から、実装はmatlabとC#で行っています。

[Georgiy Merts]

IvanIvanov:

こだわるのは、Xバリアントが一定数過ぎるとGAが強制終了するのが嫌なところ

まあ、原理的には問題視されるかもしれませんが、私としてはあまり重要ではないと考えています。

遺伝学よりもはるかに高い効率で最適解を見つけることができる「発見的アルゴリズム」というのは、どんなものなのでしょうか？

[Alexandr Bryzgalov]

IvanIvanov:

一応補足しておくと、○○の選択肢を一定数選ぶとGAが強制終了するのが気に食わない。

私が選んだ選択肢の数を完全にクリアするだけのリソースがないと、誰が私のために決めたのでしょうか？

とか、「なんでこんなに時間がかかるんだ！」と憤慨しないように、「何が」「どうやって」なのかわからない人向けに作られた可能性が高い。

[Georgiy Merts]

event:

関数 Z = cos(1.5*x)*cos(1.5*x) + sin(2.25*y) + cos(3*x*y); X と Y は -3 から +3 である。

MT5でその最大値を見つける方法も気になるところです。

まあ、1つの最大値はそれほど問題なく見つかると思います。

しかし、すべての最大値を見つけるには、GAは適していません。

しかし、どのようなヒューリスティック・アルゴリズムなら、もっとうまくいくのでしょうか？

[Vladimir Suslov]

Laryx:

まあ、1つの最大値は、それほど苦労せずに見つけられると思います。

しかし、すべての最大値を見つけるには、GAは適していません。

しかし、どのようなヒューリスティック・アルゴリズムなら、よりうまくいくのでしょうか？

前のページで、アルゴリズムの仕組みの例を挙げました。写真では、最大値の塊がプロセスの終了のずっと前に形成され、すべての最大値が一度に形成されていることがわかります

[削除済み]

event:

関数 Z = cos(1.5*x)*cos(1.5*x) + sin(2.25*y) + cos(3*x*y); X と Y は -3 から +3 である。

MT5でその最大値を見つける方法も気になるところです。

方法としては、アイデアはhubraの記事から、実装はmatlabとC#で行っています。

また、-3から+3までのステップは何ですか？

[Renat Fatkhullin]

zaskok:

具体的に証拠を持ってくるのはかなり問題で、いくつかの問題で自分の近視眼的な部分を公に論証されても、なかなか正しく反応しないのです。そして、あなた自身が立ち上げたこのスレッドは、残念ながらその主張の集大成的な証明となる。

著者に実務経験がないため、証明が引用しにくいという問題がある。何年も前からやっているMetaTraderの開発者たちとは違います。

もちろん、何年も前から呼びかけ、求めていたのは他の人ではなく、あなたが否定したとされているのですが......。でも、あったことはあったんです。しかし、評価には論理ではなく、人間の要素が絡んでくるので、間違っていることを証明するのはいささか無意味なように思います。

そこで、GAとは少し異なるヒューリスティック最適化の手法を支持する論理的論拠を、あなたではなく、フォーラムのユーザーのために述べたいと思います。以下は、先に引用した記事からの抜粋と、特に注意すべき点を強調したものである。

残念ながら、あなたは既知の基本的な理論的ポイントを引用したに過ぎません。

そして、「GAの具体的などこが気に入らないのか」という具体的な質問をしました。それはあなたのためのソリューションの領域を見つけることはできませんか」。もちろん、他の方法と比較して悪いわけではありません。そして、アニールよりも局所的な穴から脱出することができます。しかし、最も重要なのは、問題を効率的に解決することです。

この記事についてではなく、実質的にどこにも書かれていない、TCの検索と最適化の一般原則についてです。したがって、GAはTS最適化の武器として持っておきたいものではありません。
"入力パラメータを管理/再定義するためのMQL5関数" - 聞いたことがないので、リンクを教えてください。

残念ながら、このあたりの知識は「聞いたことがある、欲しいものがある、でも持っているものが全然違う」くらいしかないんですね。

参照：https://www.mql5.com/ru/docs/optimization_frames 関数 ParameterXXX, FrameXXX